AI e lavoro in Italia 2026, i dati del report ADP People at Work: un lavoratore italiano su 5 non usa l’intelligenza artificiale

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Metà dei lavoratori nel mondo usa l’intelligenza artificiale più volte a settimana. Uno su cinque la usa quasi ogni giorno. In Italia i numeri sono leggermente più bassi, ma la direzione è chiara: l’AI è diventata uno strumento di lavoro, non una prospettiva futura. Lo dice il report ADP Research People at Work 2026, condotto su quasi 39.000 lavoratori in 36 mercati, di cui 1.095 in Italia.

Questi dati arrivano il 10 giugno 2026 da Milano e raccontano un’adozione ancora disomogenea, con alcune contraddizioni interessanti: chi usa di più l’AI si sente meno produttivo, ma anche meno stressato e più coinvolto nel proprio lavoro. Vale la pena capire perché.

Quanti lavoratori usano l’AI in Italia nel 2026

Partiamo dai numeri italiani. Secondo il report ADP People at Work 2026:

  • Il 12% dei lavoratori italiani dichiara di usare l’intelligenza artificiale quasi ogni giorno.
  • Il 26% la usa più volte a settimana.
  • Il 22% non l’ha mai usata.

Rispetto alla media europea, l’Italia è sostanzialmente in linea, ma rimane indietro rispetto ad altri Paesi. La Spagna registra il 15% di utilizzo quotidiano e il 31% settimanale; la Germania il 14% giornaliero e il 29% settimanale. Piccole differenze in percentuale, ma significative nel segnalare una maturità digitale ancora da costruire nel contesto italiano.

L’atteggiamento degli italiani verso l’AI: prudenti, non ostili

Il dato più interessante non è quanto si usa l’AI, ma come la si percepisce. In Italia solo il 10% dei lavoratori è fortemente convinto che l’intelligenza artificiale avrà un impatto positivo sulle proprie responsabilità lavorative nel prossimo anno. È un dato in crescita rispetto all’8% dell’anno precedente, ma lontano dalla media globale del 17%.

Il 6% dei lavoratori italiani teme che il proprio lavoro possa essere sostituito dall’AI. Un ulteriore 7% dichiara semplicemente di non sapere come l’AI cambierà il suo ruolo.

Questo non è rifiuto: è prudenza. Una prudenza che ha senso, ma che rischia di trasformarsi in immobilismo se non viene accompagnata da formazione e da chiarezza sugli usi reali degli strumenti di intelligenza artificiale.

Chi usa di più l’AI: i knowledge worker e i giovani

Il report distingue tre categorie di lavoratori in base al tipo di mansione:

  • I knowledge worker (professionisti con autonomia creativa e cognitiva) sono i più convinti dell’impatto positivo dell’AI: il 16% è fortemente d’accordo.
  • Gli skilled task worker (chi usa competenze specifiche per risolvere problemi ricorrenti) si fermano all’8%.
  • Chi svolge mansioni ripetitive scende al 6%: paradossalmente, sono proprio quelli che potrebbero beneficiare di più dell’automazione, ma anche quelli con più motivi per preoccuparsi della sostituzione.

Per fascia d’età, il divario è netto: circa il 20% dei lavoratori tra i 18 e i 26 anni usa l’AI quasi ogni giorno. È la generazione che ha trovato ChatGPT già presente quando ha iniziato a lavorare, e lo tratta come un collega di squadra.

Il paradosso della produttività: usare l’AI e sentirsi meno produttivi

Questo è il dato che trovo più interessante dell’intero report.

A livello globale, gli utenti che usano l’AI quotidianamente hanno una probabilità quattro volte superiore di percepirsi meno produttivi rispetto a chi non la usa. Come è possibile?

La spiegazione è nella natura del lavoro che rimane. L’AI si occupa delle attività ripetitive e meccaniche: le email standard, la sintesi di documenti, la formattazione di report, i testi di base. Quello che rimane sul tavolo del lavoratore sono i problemi complessi, le decisioni difficili, i progetti strategici che richiedono giudizio e relazioni umane. Queste attività sono intrinsecamente più difficili da misurare e da “spuntare” in una lista. Risultato: hai fatto di più, ma ti sembra di aver fatto meno.

Come spiega Elena Falconi, HR Director Southern Europe di ADP: “L’adozione da sola non garantisce una maggiore produttività percepita: i lavoratori devono sviluppare competenze e familiarità con questi strumenti, comprendendo come integrarli nelle proprie attività.”

La conseguenza pratica è che le aziende devono rivedere i criteri con cui misurano la produttività. Se continui a contare quante email hai scritto, l’AI ti farà sembrare pigro. Se invece misuri la qualità delle decisioni prese, la complessità dei problemi risolti, il valore generato per il cliente, il quadro cambia completamente.

AI e benessere lavorativo: meno stress, più coinvolgimento

Sul fronte del benessere, i dati sono chiari e positivi. Chi usa l’AI ogni giorno:

  • Dichiara livelli di stress negativo all’11%, contro il 23% dei non utilizzatori: circa la metà.
  • Si sente più parte di un team e riferisce dinamiche di squadra più solide.
  • Percepisce una maggiore sicurezza del proprio posto di lavoro.

Questo è un dato che contraddice la narrazione più diffusa sull’AI come fonte di ansia lavorativa. Chi la usa davvero, ogni giorno, tende a viverla come un alleato, non come una minaccia. L’ansia, semmai, è più alta in chi non la usa e la osserva da fuori.

La Chief Economist di ADP, Dr. Nela Richardson, lo sintetizza bene: “I nostri dati mostrano che gli utenti più frequenti riportano maggiore engagement e minore stress, ma anche una minore percezione di produttività. Le aziende che supportano i lavoratori nella transizione possono favorire un ambiente in cui l’AI venga percepita come un alleato e non come una minaccia.”

Cosa significa tutto questo per aziende e professionisti in Italia

Provo a tradurre questi dati in indicazioni pratiche per chi lavora o gestisce persone in Italia nel 2026.

Per i lavoratori: usare l’AI non è più un vantaggio competitivo opzionale. Chi non la usa non sta “preservando le proprie competenze”: sta semplicemente rallentando. Il punto non è sostituire il proprio cervello con un chatbot, ma imparare a delegare le attività a basso valore aggiunto per concentrarsi su quelle che contano davvero.

Per i manager e le HR: il 22% di lavoratori italiani che non ha mai usato l’AI è un dato che richiede attenzione, non giudizio. Serve formazione concreta, non generica. Serve mostrare esempi reali di utilizzo nel contesto specifico del lavoro delle persone. E serve rivedere i KPI: misurare la produttività con gli stessi criteri del passato, in un contesto dove l’AI gestisce le attività ripetitive, porta a conclusioni distorte.

Per le aziende: il gap tra Italia e Spagna o Germania non è un problema di cultura digitale irrecuperabile. È un gap di esposizione, formazione e fiducia. Le aziende che investono in percorsi strutturati di AI literacy adesso si troveranno in vantaggio nei prossimi 12-24 mesi, quando l’adozione si accelererà ulteriormente.

Il contesto del report ADP People at Work 2026

Il report ADP Research People at Work 2026 è basato su un campione di quasi 39.000 lavoratori intervistati in 36 mercati nel mondo, con 1.095 intervistati in Italia. È uno dei più ampi studi globali sul rapporto tra lavoratori e tecnologia, con un focus specifico sull’intelligenza artificiale nell’edizione 2026. I dati italiani sono stati presentati a Milano il 10 giugno 2026.

Come posso aiutarti

Mi occupo di formazione su ChatGPT, AI generativa e uso consapevole dell’intelligenza artificiale per aziende, professionisti, HR, manager e team. Se stai cercando un percorso pratico per portare l’AI nel lavoro quotidiano della tua organizzazione, puoi partire da questi punti:

  • Il mio corso sull’AI generativa per chi vuole capire cosa sono davvero questi strumenti e come usarli bene.
  • La pagina dedicata alle conferenze e corsi per aziende e associazioni.
  • La sezione Scrivimi se vuoi organizzare un intervento su misura per il tuo team o evento.

I dati ADP 2026 confermano quello che vedo ogni giorno in aula e nelle aziende: l’AI è già qui, l’adozione è disomogenea, e la differenza tra chi la usa bene e chi la subisce si gioca sulla formazione e sulla consapevolezza. Non sulla tecnologia in sé.

FAQ sull’uso dell’AI nel lavoro in Italia

Quanti lavoratori italiani usano l’AI ogni giorno nel 2026?

Secondo il report ADP People at Work 2026, il 12% dei lavoratori italiani dichiara di usare l’intelligenza artificiale quasi ogni giorno, mentre il 26% la usa più volte a settimana.

L’AI aumenta davvero la produttività?

I dati mostrano un paradosso: chi usa l’AI quotidianamente tende a percepirsi meno produttivo, non più. La ragione è che l’AI gestisce le attività ripetitive, lasciando al lavoratore quelle complesse e difficili da misurare. Le aziende devono aggiornare i propri criteri di misurazione della produttività.

I lavoratori che usano l’AI sono più stressati?

Al contrario. Il report ADP indica che solo l’11% degli utilizzatori quotidiani di AI dichiara di vivere stress negativo, contro il 23% di chi non la usa. Chi usa regolarmente l’AI si sente anche più sicuro del proprio posto di lavoro.

Chi usa di più l’AI tra i lavoratori italiani?

I giovani tra i 18 e i 26 anni (circa il 20% dichiara utilizzo quasi quotidiano) e i knowledge worker (chi ha autonomia creativa nel proprio lavoro) sono i profili con il tasso di adozione più alto.

Come si confronta l’Italia con gli altri Paesi europei nell’uso dell’AI?

L’Italia è in linea con la media europea ma leggermente indietro rispetto a Spagna (15% di utilizzo quotidiano) e Germania (14%). Il gap più evidente riguarda la fiducia nell’impatto positivo dell’AI: solo il 10% degli italiani è fortemente convinto di un impatto positivo, contro il 17% della media globale.

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Simulatore LLM: scrivi l’inizio di una frase e scopri come l’AI sceglie la parola successiva

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Quando durante i miei corsi sull’intelligenza artificiale generativa spiego come funziona un LLM, cioe un Large Language Model, a un certo punto arriva sempre la stessa domanda: “Ma quindi ChatGPT pensa?”.

Risposta breve: no, almeno non nel senso umano del termine.

Risposta un po’ piu utile: un modello linguistico genera testo calcolando, passo dopo passo, quali pezzi di testo sono piu probabili dopo quelli gia scritti. Non sceglie una parola perche “ha capito” come noi. La sceglie perche, in base all’addestramento e al contesto, quella continuazione ha una certa probabilita.

Detta cosi sembra una faccenda da matematici con il camice. Per questo ho preparato un piccolo simulatore didattico: scrivi l’inizio di una frase e il sistema ti mostra alcune possibili parole successive, con la relativa percentuale di probabilita.

Non e un vero ChatGPT. E, volutamente, molto piu semplice. Ma serve a visualizzare il meccanismo chiave: un LLM non scrive tutto il testo in un colpo solo. Predice il prossimo token, poi il prossimo, poi il prossimo ancora. Come quando in autostrada segui i cartelli, solo che qui i cartelli sono statistici.

Prova il simulatore

Qui sotto puoi inserire l’inizio di una frase. Il simulatore propone diverse parole successive e mostra una probabilita per ciascuna. Piu alta e la percentuale, piu quella parola e “attesa” in quel contesto.

Nota importante: questo e un simulatore divulgativo. Le probabilita sono generate da un piccolo modello dimostrativo scritto in JavaScript, non da un LLM reale. Serve per capire il principio, non per replicare ChatGPT.

Simulatore: qual e la prossima parola?

Scrivi l’inizio di una frase. Il simulatore calcola alcune possibili continuazioni e mostra una distribuzione di probabilita.

Bassa: scelta piu prevedibile. Alta: piu varieta, anche con qualche sorpresa.
Parole candidate Contesto: lavoro/AI
     

    Che cosa sta succedendo nel simulatore

    Il simulatore fa tre cose:

    1. Legge l’inizio della frase.
    2. Cerca alcuni indizi nel testo: per esempio parole legate ad aziende, formazione, dati, scrittura o intelligenza artificiale.
    3. Assegna un punteggio ad alcune possibili parole successive e le trasforma in percentuali.

    Il risultato e una distribuzione di probabilita. Questo concetto e fondamentale: un LLM non ha una sola risposta “giusta” gia pronta in memoria. Ha molte possibili continuazioni, ciascuna con un peso diverso.

    Se scrivo:

    L’intelligenza artificiale puo aiutare le aziende a

    una continuazione come “automatizzare” o “analizzare” ha piu senso di “friggere”. Non perche il modello abbia buon gusto, ma perche nel suo addestramento ha visto moltissime frasi in cui AI, aziende, processi, dati e automazione stanno vicini.

    Poi entra in gioco un altro parametro: la creativita, che nei modelli reali viene spesso avvicinata al concetto di “temperatura”. Con una temperatura bassa il sistema sceglie parole piu prevedibili. Con una temperatura alta lascia piu spazio a opzioni meno probabili.

    Come funziona davvero un LLM

    Un LLM, semplificando, e un modello addestrato su enormi quantita di testo. Durante l’addestramento impara relazioni statistiche tra parole, frasi, concetti, stili e contesti. Quando gli scriviamo un prompt, il modello non consulta un dizionario magico delle risposte. Calcola una sequenza.

    Il processo, molto semplificato, e questo:

    1. Il testo viene diviso in token, cioe pezzi di parole o parole intere.
    2. Il modello analizza il contesto gia presente.
    3. Produce una lista di possibili token successivi.
    4. A ogni token assegna una probabilita.
    5. Viene scelto un token.
    6. Il token scelto viene aggiunto al testo.
    7. Il processo ricomincia.

    Ecco perche, quando usiamo ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot o altri chatbot, vediamo il testo comparire poco alla volta. Il modello sta costruendo la risposta un passo dopo l’altro.

    Token: perche non parliamo solo di parole

    Nel simulatore parlo di “parole successive” perche e piu intuitivo. In realta gli LLM lavorano con i token. Un token puo essere una parola, una parte di parola, uno spazio, un segno di punteggiatura o un frammento.

    Per esempio, una parola lunga puo essere spezzata in piu token. Una frase breve puo contenere piu token di quanto immaginiamo. Questo dettaglio tecnico ha effetti pratici: i modelli hanno una finestra di contesto, cioe una quantita massima di token che riescono a considerare in una conversazione o in un documento.

    Tradotto in linguaggio da aula: se butti dentro troppa roba, il modello non diventa automaticamente piu intelligente. A volte diventa solo piu confuso.

    Perche a volte l’AI sbaglia

    Capire la previsione della parola successiva aiuta anche a capire gli errori dell’intelligenza artificiale generativa.

    Un LLM puo produrre una frase fluida, elegante e sbagliata. Questo succede perche la probabilita linguistica non coincide sempre con la verita. Una frase puo “suonare bene” anche se contiene un dato inventato, una fonte inesistente o un ragionamento debole.

    Ecco perche nei miei corsi insisto sempre su tre verbi:

    • chiedere bene;
    • verificare meglio;
    • usare con criterio.

    Il prompt engineering non e l’arte di trovare la formula segreta. E il metodo per dare contesto, obiettivo, vincoli, esempi e criteri di controllo. Poi serve comunque la testa dell’utente. Spiace, ma quella non e ancora disponibile in abbonamento.

    A cosa serve questo progetto

    Questo simulatore nasce per rendere visibile un meccanismo che di solito resta nascosto. Quando una tecnologia sembra magia, la usiamo peggio: o la sopravvalutiamo, o la demonizziamo. In entrambi i casi capiamo poco.

    Visualizzare le probabilita aiuta a fare tre passi:

    1. Capire che un chatbot non “sa” nel modo in cui sa una persona.
    2. Capire perche lo stesso prompt puo generare risposte leggermente diverse.
    3. Capire perche contesto, istruzioni e verifica sono decisivi.

    Il pubblico ideale e molto ampio: aziende, scuole, universita, formatori, professionisti, comunicatori, giornalisti, manager e chiunque voglia capire l’AI generativa senza perdersi subito nelle formule.

    Un esempio pratico per aziende e professionisti

    In azienda la domanda non dovrebbe essere: “Possiamo usare ChatGPT per tutto?”.

    La domanda migliore e: “Quali attivita hanno abbastanza testo, regole, esempi e controllo umano da poter essere aiutate da un LLM?”.

    Un modello linguistico puo essere utile per:

    • riassumere documenti;
    • preparare bozze di email, post, comunicati e report;
    • trasformare testi tecnici in versioni piu accessibili;
    • creare scalette, FAQ, checklist e materiali formativi;
    • analizzare feedback, note, trascrizioni e contenuti non strutturati;
    • simulare domande, obiezioni o scenari.

    Ma non dovrebbe essere usato alla cieca per decisioni delicate, dati sensibili, diagnosi, consulenze legali, valutazioni finanziarie o contenuti che richiedono fonti verificate.

    Il punto non e sostituire le competenze. Il punto e aumentare la qualita del lavoro dove il modello puo davvero aiutare, lasciando all’essere umano controllo, responsabilita e giudizio.

    Perche il prompt cambia il risultato

    Se nel simulatore scrivi una frase generica, le probabilita restano piu distribuite. Se invece inserisci parole come “azienda”, “report”, “corso”, “studenti” o “articolo”, alcune continuazioni diventano piu probabili.

    Succede qualcosa di simile anche con gli LLM reali. Un prompt vago produce una risposta generica. Un prompt con contesto, ruolo, pubblico, obiettivo, formato e vincoli permette al modello di muoversi in uno spazio piu preciso.

    Esempio debole:

    Scrivi un testo sull’AI.

    Esempio migliore:

    Scrivi un’introduzione divulgativa di 1.500 battute per un pubblico di manager non tecnici. Spiega che gli LLM generano testo prevedendo il token successivo, usa un esempio pratico e chiudi con un invito alla verifica delle fonti.

    Non e questione di “parlare bene alla macchina”. E questione di progettare bene la richiesta.

    Limiti del simulatore

    Questo progetto non pretende di spiegare tutta l’architettura dei transformer, l’attenzione, gli embedding, il fine-tuning, il reinforcement learning from human feedback o le tecniche usate nei modelli piu recenti.

    Fa una cosa sola: mostrare in modo interattivo che la generazione del testo e una scelta probabilistica progressiva.

    Per una prima comprensione e gia molto. Perche appena si capisce questo, molte stranezze dell’AI diventano meno strane:

    • perche due risposte allo stesso prompt possono essere diverse;
    • perche una risposta puo essere fluida ma falsa;
    • perche il contesto migliora la qualita;
    • perche la verifica resta indispensabile;
    • perche “fammi tutto tu” e quasi sempre un pessimo prompt.

    Conclusione: meno magia, piu metodo

    Gli LLM sono strumenti potentissimi, ma funzionano meglio quando smettiamo di considerarli oracoli. Non leggono nella mente, non hanno intenzioni, non verificano automaticamente la realta. Generano testo in base al contesto e alle probabilita.

    Questo non li rende meno utili. Anzi: li rende piu utilizzabili.

    Quando capiamo il meccanismo, possiamo fare domande migliori, progettare flussi di lavoro piu sensati, controllare gli output e scegliere quando l’AI e davvero adatta al compito.

    Il simulatore serve proprio a questo: aprire il cofano, senza dover diventare ingegneri. Perche l’intelligenza artificiale generativa non va adorata e non va temuta. Va capita, provata e governata.

    FAQ

    Questo simulatore usa davvero un LLM?

    No. Usa un piccolo modello dimostrativo in JavaScript. Serve per spiegare il principio della previsione probabilistica della parola successiva, non per replicare un modello come ChatGPT.

    Gli LLM prevedono parole o token?

    Tecnicamente prevedono token. Un token puo essere una parola, una parte di parola, un segno di punteggiatura o un altro frammento di testo. Nell’articolo uso spesso “parola” per rendere il concetto piu comprensibile.

    Perche le percentuali cambiano quando modifico la frase?

    Perche cambia il contesto. Nel simulatore alcune parole attivano scenari diversi, come azienda, formazione, dati o scrittura. Nei modelli reali il meccanismo e molto piu complesso, ma l’idea di base e simile: il contesto influenza le probabilita.

    Che cosa significa temperatura?

    La temperatura e un parametro che influenza la varieta dell’output. Valori bassi rendono il testo piu prevedibile; valori alti aumentano la possibilita di scelte meno probabili.

    Perche un LLM puo inventare informazioni?

    Perche genera testo probabile, non necessariamente vero. Per questo le risposte vanno verificate, soprattutto quando riguardano dati, fonti, norme, salute, finanza o decisioni importanti.

     

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    Formazione AI obbligatoria in azienda: cosa chiede l’AI Act e come prepararsi

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    Dal 2 febbraio 2025 l’AI Act ha reso applicabile un obbligo che molte aziende stanno ancora sottovalutando: chi fornisce o utilizza sistemi di intelligenza artificiale deve fare in modo che le persone coinvolte abbiano un livello sufficiente di alfabetizzazione sull’AI. In pratica, la formazione sull’intelligenza artificiale non è più soltanto una buona idea: diventa un requisito organizzativo da governare.

    Il tema è stato rilanciato anche da una guida pubblicata da Agenda Digitale. Qui provo a tradurlo in una guida operativa per imprese, HR, manager, studi professionali e responsabili formazione: che cosa chiede davvero l’AI Act, chi deve essere formato, quali contenuti inserire in un corso e quali evidenze conviene conservare.

    Risposta breve: la formazione AI è obbligatoria?

    Sì, ma va capita bene. L’articolo 4 dell’AI Act non dice semplicemente “fate un corso uguale per tutti”. Dice che provider e deployer di sistemi di AI devono adottare misure per garantire un livello sufficiente di AI literacy, cioè alfabetizzazione in materia di intelligenza artificiale, al personale e alle persone che usano sistemi AI per conto loro.

    Questo significa che un’azienda che usa ChatGPT, Microsoft Copilot, Gemini, Claude, strumenti di selezione del personale, chatbot, software di scoring, sistemi predittivi o tool generativi deve chiedersi: le persone che li usano capiscono abbastanza bene opportunità, limiti, rischi e regole di base?

    Che cosa dice l’articolo 4 dell’AI Act

    La fonte primaria è il Regolamento UE 2024/1689, cioè l’AI Act. La Commissione europea spiega che gli obblighi di alfabetizzazione AI sono entrati in applicazione dal 2 febbraio 2025, insieme alle regole sulle pratiche vietate (ma le norme di vigilanza, applicazione e sanzioni saranno pienamente operative solo a partire dal 3 agosto 2026). La pagina ufficiale della Commissione sull’AI Act conferma anche l’approccio basato sul rischio: non tutti gli usi dell’AI sono uguali e non tutti richiedono lo stesso livello di controllo.

    La Commissione, nel suo repository sulle pratiche di AI literacy, chiarisce il punto: l’articolo 4 richiede a fornitori e utilizzatori di sistemi AI di assicurare un livello sufficiente di alfabetizzazione AI al personale e a chi opera per loro conto. Lo stesso repository raccoglie esempi di pratiche, ma avverte che copiarle non dà automaticamente una presunzione di conformità.

    Chi deve fare formazione AI in azienda

    La domanda non dovrebbe essere: “A chi facciamo il corso?”. La domanda giusta è: “Chi usa, decide, compra, configura o supervisiona sistemi AI?”. Da qui nasce la mappa dei destinatari.

    • Direzione e manager: devono capire impatti, responsabilità, governance, rischi e opportunità.
    • HR: usa o valuta strumenti per recruiting, valutazione, formazione, engagement e people analytics.
    • Marketing e comunicazione: produce testi, immagini, video, campagne, report e contenuti con AI generativa.
    • Commerciale e customer care: usa assistenti, chatbot, CRM arricchiti, trascrizioni, sintesi e suggerimenti automatici.
    • IT, digital e data team: integra strumenti, valuta fornitori, gestisce sicurezza, accessi e dati.
    • Legal, compliance e privacy: presidia contratti, basi giuridiche, documentazione, informative e policy interne.
    • Tutti i dipendenti che usano strumenti generalisti: per esempio ChatGPT, Copilot, Gemini o altri assistenti AI nel lavoro quotidiano.

    La formazione deve essere proporzionata. Chi usa ChatGPT per riscrivere email non ha bisogno dello stesso percorso di chi introduce un sistema AI in selezione del personale. Ma entrambi devono sapere cosa possono fare, cosa non devono fare e quando serve l’intervento umano.

    Che cosa deve contenere un corso AI Act per aziende

    Un buon corso sulla formazione AI obbligatoria per aziende non dovrebbe limitarsi a leggere la norma. Deve trasformare l’obbligo in competenza operativa. Io lo strutturerei in sette moduli.

    1. Che cos’è davvero l’intelligenza artificiale

    Serve una base comune: AI, machine learning, AI generativa, modelli linguistici, chatbot, sistemi predittivi, automazione. Senza questa base, ogni discussione su rischi e regole resta astratta.

    2. Come funziona l’AI generativa

    Le persone devono capire perché ChatGPT e strumenti simili possono essere utilissimi ma anche sbagliare. Vanno spiegati concetti come probabilità, allucinazioni, prompt, contesto, dati di input, output non verificati e dipendenza dallo strumento.

    3. Rischi pratici per l’azienda

    Dati riservati caricati in strumenti non autorizzati, violazioni privacy, copyright, bias, discriminazioni, decisioni automatizzate, errori in documenti destinati ai clienti, contenuti falsi, deepfake, perdita di controllo sui processi. La formazione deve partire da casi realistici.

    4. AI Act: rischi vietati, alto rischio e trasparenza

    Non tutti devono diventare giuristi, ma tutti devono sapere che l’AI Act distingue tra pratiche vietate, sistemi ad alto rischio, obblighi di trasparenza e usi a rischio minimo o limitato. Per HR, credito, istruzione, sanità, sicurezza e servizi essenziali il livello di attenzione sale.

    5. Policy aziendale sull’uso dell’AI

    La formazione funziona se è collegata a regole interne chiare: quali strumenti sono autorizzati, quali dati non vanno inseriti, chi approva nuovi tool, come si verifica un output, quando dichiarare l’uso dell’AI e come gestire fornitori e account personali.

    6. Prompting e uso consapevole

    Una parte pratica è indispensabile. Non basta dire “state attenti”: bisogna mostrare come scrivere richieste migliori, come chiedere fonti, come far emergere limiti, come controllare un output e come usare l’AI come assistente, non come oracolo.

    7. Evidenze e documentazione

    In ottica compliance conviene conservare programma del corso, materiali, registro presenze, attestati, test di apprendimento, policy condivise e aggiornamenti periodici. Non perché “la carta salva”, ma perché dimostra che l’azienda ha preso sul serio l’obbligo di alfabetizzazione AI.

    Checklist pratica per HR e compliance

    1. Mappare gli strumenti AI già usati in azienda, inclusi quelli “ombra” usati dai dipendenti.
    2. Classificare gli usi per area: marketing, HR, vendite, IT, amministrazione, legale, customer care.
    3. Individuare ruoli e persone esposte all’uso di AI.
    4. Definire un livello base di AI literacy per tutti.
    5. Preparare moduli avanzati per chi usa AI in processi sensibili.
    6. Scrivere o aggiornare una policy interna sull’uso dell’intelligenza artificiale.
    7. Registrare presenze, materiali, attestati e aggiornamenti.
    8. Ripetere la formazione quando cambiano strumenti, processi o regole.

    Formazione AI obbligatoria: corso online, in presenza o blended?

    Dipende dalla maturità dell’azienda. Per una PMI può funzionare un corso introduttivo di 2 o 3 ore, seguito da una policy sintetica e da esempi pratici. Per aziende più strutturate conviene un percorso blended: modulo base per tutti, workshop per funzioni specifiche e sessione manageriale su rischi, governance e decisioni.

    Se l’obiettivo è costruire competenza reale, il formato migliore non è solo “lezione frontale”. Funzionano bene demo live, casi aziendali, esercitazioni su prompt, analisi di errori, checklist e piccoli test finali.

    AI literacy non significa diventare tecnici

    Uno degli errori più comuni è immaginare la formazione AI come un corso per informatici. Non è così. L’AI literacy richiesta dall’AI Act riguarda la capacità di usare o supervisionare sistemi AI con sufficiente consapevolezza del contesto, dei rischi, dei limiti e degli effetti sulle persone.

    Per questo un corso efficace deve parlare la lingua del lavoro quotidiano: email, documenti, clienti, colloqui, report, presentazioni, decisioni, dati personali, procedure interne. L’obiettivo non è creare esperti di reti neurali, ma persone capaci di non usare l’AI in modo ingenuo.

    Come posso aiutarti

    Mi occupo di formazione su ChatGPT, AI generativa e uso consapevole dell’intelligenza artificiale per aziende, professionisti, enti e associazioni. Posso progettare un percorso di formazione AI per la tua azienda partendo da strumenti, ruoli, rischi e obiettivi concreti.

    Per un percorso operativo puoi partire dal mio corso ChatGPT per aziende e professionisti, dal corso Microsoft Copilot per aziende o da una sessione introduttiva sotto forma di keynote sull’AI generativa.

    Se vuoi organizzare un corso sulla formazione AI obbligatoria per l’AI Act, scrivimi: ti aiuto a costruire un intervento utile, comprensibile e documentabile.

    FAQ sulla formazione AI obbligatoria

    Da quando si applica l’obbligo di AI literacy?

    Secondo la Commissione europea, gli obblighi di alfabetizzazione AI previsti dall’AI Act sono applicabili dal 2 febbraio 2025.

    Tutte le aziende devono fare formazione AI?

    Se un’azienda usa sistemi di intelligenza artificiale, deve preoccuparsi del livello di AI literacy delle persone coinvolte. La profondità della formazione dipende da strumenti, ruoli, contesto e rischi.

    Basta un corso online registrato?

    Può essere una parte del percorso, ma spesso non basta. L’azienda dovrebbe verificare che i contenuti siano pertinenti agli usi reali, che le persone abbiano compreso i rischi e che esistano regole interne applicabili.

    Serve un attestato?

    L’attestato è utile come evidenza, ma non sostituisce la sostanza della formazione. Conviene conservare anche programma, materiali, presenze, test e policy aziendale.

    La formazione deve essere aggiornata?

    Sì. Strumenti, rischi e indicazioni regolatorie cambiano rapidamente. Un aggiornamento periodico è una scelta prudente, soprattutto per reparti che usano AI in processi sensibili.

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    Speech AI per eventi natalizi aziendali e convention di fine anno

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    Alla festa di Natale aziendale si ritrovano colleghi che fanno lavori diversi, clienti, partner e persone che magari hanno già sentito parlare fin troppo di ChatGPT. Per coinvolgerli serve un intervento che parli la loro lingua: esempi riconoscibili, qualche sorpresa e un po’ di ironia.

    Propongo speech AI per eventi natalizi aziendali, cene di Natale e convention di fine anno: un’occasione per chiudere l’anno con curiosità, sorrisi e idee da portare nel lavoro. Il contenuto e il ritmo si adattano al pubblico, al settore e al programma della serata.

    Richiedi disponibilità e proposta per il tuo evento. Indicami data, luogo, numero di partecipanti e tipo di occasione.

    Uno speech sull’AI per la festa di Natale aziendale

    Posso accompagnare una platea senza competenze tecniche alla scoperta dell’intelligenza artificiale generativa, partendo da domande concrete: che cosa può fare per noi? Perché a volte inventa le risposte? Come riconosciamo un risultato utile? Quanto lavoro dobbiamo ancora metterci noi?

    Per chi organizza una cena di Natale aziendale, propongo di collocare l’intervento in un momento dedicato, prima del servizio e con l’attenzione della sala. Per una convention, il taglio può diventare più manageriale, con esempi legati alle attività dell’azienda e alle sfide dell’anno successivo.

    Tre formati per eventi natalizi e incontri di fine anno

    Le durate sono indicative. Definiamo insieme il formato in base alla scaletta, al pubblico e agli obiettivi.

    AI tra stupore e ironia: 15–20 minuti

    Un intervento breve per l’apertura della festa o prima della cena: esempi curiosi, errori dei chatbot e situazioni in cui riconoscersi. L’obiettivo è accendere una conversazione sull’AI con un linguaggio accessibile e un tono brillante.

    Il lavoro nell’era dei colleghi artificiali: 25–35 minuti

    Uno speech per dipendenti, clienti e partner. Mostro come usare l’AI per scrivere, cercare idee e affrontare attività quotidiane, insieme ai limiti da conoscere. Il pubblico può partire da zero; gli esempi si scelgono sul settore e sulle persone presenti.

    Dall’anno appena concluso alle prossime sfide: 40–50 minuti

    Un keynote per la convention aziendale di fine anno, con spazio per domande e confronto. Si può parlare di comunicazione, competenze, produttività e cambiamento, collegando gli strumenti alle esigenze dell’organizzazione.

    Idee per uno speech AI di Natale

    Il titolo e i contenuti si costruiscono sul contesto. Alcune proposte:

    • Stupidità artificiale e intelligenza umana: gli errori dei chatbot come occasione per ragionare sul nostro senso critico.
    • Il collega artificiale è invitato alla festa? Un viaggio fra assistenti AI, attività quotidiane e nuove abitudini di lavoro.
    • Che cosa ci portiamo nel nuovo anno: idee pratiche sull’AI da sperimentare, insieme ai rischi da tenere presenti.

    Posso inserire un quiz, una breve dimostrazione o domande dal pubblico, se il formato e le condizioni tecniche lo consentono. L’ironia nasce dalle situazioni e dalle tecnologie; eventuali riferimenti all’azienda si concordano nel briefing.

    Personalizzazione per HR, marketing e organizzatori di eventi

    Prima dell’evento definiamo il messaggio che vuoi lasciare alle persone, il livello di familiarità con l’AI e il tono della serata. Per HR e comunicazione interna il focus può essere sulle competenze e sulla collaborazione. Per una rete commerciale, su esempi di vendita e relazione con i clienti. Per una platea mista, su situazioni che tutti possano comprendere.

    Per personalizzare il contenuto bastano una descrizione del settore, alcune attività tipiche e materiali condivisibili. Gli esempi possono essere preparati con dati fittizi o pubblici, senza esporre informazioni riservate durante una dimostrazione.

    Gianluigi Bonanomi sul palco: video e interventi documentati

    Sono formatore, autore e docente di comunicazione digitale e AI. Per valutare il mio stile, puoi guardare questo intervento sui prompt pubblicato dalla Fondazione Pensiero Solido.

    Tra gli interventi documentati trovi il Digital Talk su ChatGPT per STEP FuturAbility District, lo speech sull’AI generativa alla Convention Confartigianato Imprese 2024 e la moderazione di Play Hybrid per Ergon nel 2021. Fotografie e altri materiali sono nell’archivio di conferenze, speech e moderazioni.

    Sono esempi di contesti professionali diversi, utili per valutare esperienza e taglio degli interventi. Per conoscere l’offerta completa consulta temi e formati delle mie conferenze e degli speech.

    Requisiti tecnici e organizzazione

    Per un intervento in presenza concordiamo microfono, schermo o proiettore e collegamento del computer. Le dimostrazioni live richiedono una connessione adeguata; se manca, possiamo usare esempi preparati. Per eventi online o ibridi definiamo anche piattaforma, condivisione dello schermo e gestione delle domande.

    Nel briefing chiariremo durata, posizione nella scaletta, pubblico, eventuale registrazione e utilizzo successivo dei materiali. Per incontri a Milano, in Brianza o in altre città italiane, indicami la sede: la logistica entra nella proposta.

    Domande frequenti sugli speech per eventi natalizi aziendali

    Lo speech è adatto anche a chi non usa ChatGPT?

    Sì. Posso partire dalle basi, usando esempi comprensibili anche a chi non ha esperienza con l’AI. Il livello si concorda in base al pubblico.

    Puoi intervenire durante una cena di Natale aziendale?

    Sì, prevedendo un momento dedicato nella scaletta. Un intervento prima della cena permette di seguire esempi, ascoltare e partecipare con maggiore attenzione.

    Quanto dura lo speech?

    Per questa proposta i formati indicativi sono 15–20, 25–35 e 40–50 minuti. Possiamo adattare la durata e riservare uno spazio alle domande in base al programma.

    Si può personalizzare per la nostra azienda?

    Sì. Concordiamo argomenti, esempi, tono e messaggio finale. Possiamo partire da attività del settore, obiettivi dell’evento e situazioni quotidiane dei partecipanti.

    Quanto costa uno speaker per l’evento natalizio?

    Il preventivo dipende da durata, preparazione, personalizzazione, sede, trasferta e modalità. Per una proposta indicami data, luogo, pubblico e obiettivo dell’evento.

    Puoi anche moderare un momento di confronto?

    Sì. Possiamo prevedere domande dal pubblico, una conversazione con il management o la moderazione di un panel, definendo prima ruoli e tempi.

    Come verifico la disponibilità per dicembre?

    Scrivimi la data o le alternative possibili. La disponibilità viene verificata sulla richiesta; potremo poi concordare contenuti, tempi e condizioni.

    Organizziamo il tuo evento natalizio aziendale

    Raccontami che cosa stai preparando: una festa di Natale per i dipendenti, una cena con clienti e partner oppure una convention di fine anno. Indicami data, luogo, pubblico previsto, durata desiderata e obiettivo. Se qualcosa è ancora da definire, scrivilo.

    Richiedi disponibilità e preventivo per uno speech AI. Nel modulo scegli la richiesta relativa agli eventi e aggiungi i dettagli della serata.

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    Sono stato vittima di un’allucinazione dell’AI! (Prima Comunicazione e il caso Freeda)

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    Non ho fondato Freeda, eppure lo dice Primaonline.

    Un articolo del 3 giugno 2026 mi attribuisce la co-fondazione di una media company con cui non ho mai avuto nulla a che fare. Un errore piccolo, certo. Ma i piccoli errori, se non corretti, diventano fatti.

    Martedì mattina. Caffè. Newsletter. Routine. A un certo punto mi arriva la segnalazione di un amico: “Ciao Gianluigi, hai fondato Freeda?” (Risposta breve: no. Risposta lunga: quello che stai per leggere.)L’articolo in questione è firmato da Roberto Borghi su Primaonline.it, datato 3 giugno 2026. Parla della liquidazione giudiziale di Freeda – una vicenda reale, con numeri reali, che merita attenzione. Il problema è un dettaglio nella sezione “La storia di Freeda”: l’articolo afferma che la società fu fondata nel 2016 da Andrea Scotti Calderini e Gianluigi Bonanomi.

    Il primo nome è corretto. Il secondo – il mio – non lo è. Non ho mai fondato Freeda. Non ne sono stato co-fondatore, investitore, advisor, né dipendente. Non ho mai avuto alcun ruolo operativo, strategico o finanziario in quella società.

    Come nasce un errore del genere?

    Prima ipotesi: confusione tra omonimie. Esiste un altro Gianluigi Bonanomi nel mondo della comunicazione digitale? Possibile in teoria, difficile in pratica (che io sappia il mio omonimo più noto fa il dentista!), e comunque non giustificherebbe l’attribuzione senza verifica.

    Seconda ipotesi, più probabile e più interessante: l’errore l’ha generato un’AI. Molte redazioni usano strumenti di intelligenza artificiale per ricostruire la storia di un’azienda, integrare contesti o completare profili biografici. L’AI, se non adeguatamente supervisionata, tende a comporre pattern plausibili, non necessariamente veri. Il mio nome è associato al mondo dei media digitali, alla comunicazione, alle startup e in passato sono finito più volte su quella testata (per esempio qui: Fastweb Digital Academy lancia ‘AI e Bambini’: il corso per genitori ed educatori). Un modello linguistico, trovandosi a dover completare la frase “Freeda fu fondata da Andrea Scotti Calderini e…”, potrebbe aver pescato il mio nome da quel contesto di prossimità semantica. È esattamente il tipo di allucinazione che descrivo nei miei corsi da anni. (Ironia della storia: ci sono cascato anch’io. Nel senso che ci è cascato un articolo che mi riguarda.)

    Perché vale la pena correggere?

    Qualcuno potrebbe dirmi: “Dai, è solo un errore in un articolo. Nessuno se ne accorge.” Sbagliato. E per due motivi precisi.

    Il primo è pratico: Google indicizza. Un’associazione tra il mio nome e una società in liquidazione giudiziale – con procedura del Tribunale di Milano, numero 365/2025 – non è un dettaglio neutro.

    Il secondo è di principio: l’informazione errata, se non corretta, si moltiplica. Viene ripresa da altri articoli, entra nel training data di altri modelli AI, circola su LinkedIn con il velocità del copia-incolla. I giornalisti lo sanno, o dovrebbero saperlo.

    AGGIORNAMENTO DEL 10 GIUGNO 2026: il mio invito è a correggere l’articolo rimuovendo il mio nome dalla sezione “La storia di Freeda” è stato prontamente accolto dalla redazione di Prima Comunicazione, che ringrazio per la pronta collaborazione.

    Una lezione che uso già in aula

    In ogni corso sull’uso dell’AI in ambito editoriale e professionale, dedico almeno trenta minuti al tema della verifica delle fonti nell’era dei modelli generativi. Il punto non è che l’AI è pericolosa. Il punto è che l’AI è fiduciosa. Non esprime dubbi, non segnala incertezze, non dice “forse”. Scrive in modo assertivo anche quando sbaglia. È la sua caratteristica strutturale, non un difetto correggibile con un aggiornamento. L’unico antidoto è il giornalismo umano: la verifica, la fonte primaria, la telefonata a chi conosce la storia.

    Oggi quella telefonata non c’è stata. Pazienza. Siamo ancora in tempo per la correzione. E io ho almeno guadagnato un esempio in più per i miei corsi.

    P.S. – Se sei un giornalista e vuoi verificare qualcosa che mi riguarda, il numero di telefono è sul sito. Sono disponibile. Preferisco sempre una chiamata a una rettifica.

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    Microsoft Copilot in azienda: 10 casi d’uso concreti per partire

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    Microsoft Copilot in azienda non serve solo a scrivere testi piu velocemente. Il suo valore emerge quando viene inserito nei flussi di lavoro quotidiani: riunioni, documenti, email, dati, presentazioni, analisi e procedure interne. Per questo la formazione su Copilot deve andare oltre la semplice demo dello strumento.

    In molte organizzazioni il rischio e usare Copilot in modo episodico: una sintesi ogni tanto, una bozza di email, una presentazione generata in fretta. Il salto di qualita arriva quando i team imparano a formulare richieste migliori, verificare gli output, rispettare le policy sui dati e costruire template di prompt riutilizzabili.

    10 casi d uso concreti di Microsoft Copilot in azienda

    1. Preparare riunioni: raccogliere punti chiave, obiettivi, domande e documenti da leggere prima del meeting.
    2. Riassumere meeting in Teams: ottenere sintesi, decisioni, dubbi aperti e action item.
    3. Scrivere email in Outlook: creare risposte, adattare tono e sintetizzare thread complessi.
    4. Revisionare documenti in Word: migliorare chiarezza, struttura, tono e coerenza.
    5. Creare presentazioni in PowerPoint: trasformare documenti e scalette in slide piu ordinate.
    6. Analizzare dati in Excel: chiedere insight, formule, spiegazioni e ipotesi, sempre verificando il dataset.
    7. Produrre report periodici: costruire bozze a partire da dati, note e aggiornamenti.
    8. Supportare marketing e vendite: preparare brief, campagne, email commerciali e risposte a obiezioni.
    9. Aiutare HR e formazione: creare materiali, quiz, percorsi e sintesi di feedback.
    10. Standardizzare procedure: trasformare buone pratiche in prompt e checklist condivise.

    Perche serve formazione e non solo accesso alla licenza

    Avere Microsoft 365 Copilot attivo non significa saperlo usare bene. La differenza la fanno metodo, prompt engineering, sicurezza, conoscenza dei limiti e capacita di collegare Copilot ai processi reali. In un contesto aziendale bisogna anche capire quali dati si possono usare, come verificare una risposta e quando l output dell AI non basta.

    Per team, manager e professionisti che vogliono fare questo passaggio in modo guidato, ho preparato un corso Microsoft Copilot per aziende e professionisti disponibile in tre varianti: una giornata, due giornate o tre giornate con laboratorio avanzato.

    Cosa dovrebbe includere un buon corso Copilot

    • Uso di Copilot in Word, Excel, PowerPoint, Outlook e Teams.
    • Prompt engineering applicato a Microsoft 365.
    • Uso sicuro di Copilot: dati sensibili, privacy, copyright, policy e verifiche.
    • Personalizzazione di prompt, template, tono e formato degli output.
    • Casi d uso per reparti: marketing, vendite, HR, amministrazione, management e customer care.
    • Introduzione agli scenari avanzati con Copilot Studio, quando rilevante.

    Il punto non e diventare tecnici: e imparare a lavorare meglio con un assistente AI dentro gli strumenti che molte persone usano gia ogni giorno.

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    Google Maps e Gemini: come creare itinerari automatici dai tuoi file

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    Pianificare un viaggio richiede tempo, ricerche e organizzazione. Ma cosa succederebbe se potessi trasformare automaticamente un semplice file con l’elenco delle tappe in una mappa interattiva su Google Maps? È esattamente quello che permette di fare la nuova integrazione tra Google Gemini e Google Maps, un connubio che apre scenari pratici e concreti sia per il tempo libero che per il lavoro. Gianluigi Bonanomi lo spiega passo dopo passo nel video dedicato a questo tema.

    Google Maps e Gemini: una sinergia intelligente per la pianificazione dei viaggi

    La crescente integrazione dell’intelligenza artificiale di Google all’interno dei suoi servizi sta rivoluzionando il modo in cui utilizziamo strumenti già noti. Google Gemini non opera più come assistente isolato: oggi può interagire direttamente con Google Maps, non solo tramite l’app ma anche importando dati provenienti da file esterni come fogli di calcolo Google Sheets o documenti Google Docs.

    Questo significa che è possibile preparare un elenco di luoghi, indirizzi o tappe in un foglio Google, chiedere a Gemini di elaborarlo e ottenere in pochi secondi una mappa geolocalizzata e navigabile direttamente su Google Maps. Un risparmio enorme di tempo e un’organizzazione visiva immediata che cambia concretamente l’approccio alla pianificazione.

    Come funziona: dall’elenco alla mappa in pochi passaggi

    Il flusso di lavoro mostrato nel video è sorprendentemente semplice. Si parte da un file — per esempio un foglio Google contenente luoghi di interesse, hotel, ristoranti o indirizzi da visitare durante un viaggio — e si chiede a Gemini di importare queste informazioni per costruire un itinerario geolocalizzato.

    Gemini analizza i dati, li abbina alle coordinate geografiche e li proietta su Google Maps, creando una mappa personalizzata con tutte le tappe ordinate e visualizzabili. Il risultato è un itinerario di viaggio automatico, consultabile e condivisibile, senza dover inserire ogni singolo indirizzo a mano.

    Questa funzionalità risulta particolarmente utile in diversi contesti:

    • Viaggi turistici: organizzare le mete di un tour europeo o di un weekend fuori porta in modo visivo e immediato.
    • Viaggi di lavoro: pianificare visite a clienti, sopralluoghi o meeting distribuiti sul territorio.
    • Logistica e consegne: ottimizzare percorsi con più fermate senza calcoli manuali.
    • Organizzazione eventi: mappare venue, fornitori e location su un’unica mappa condivisibile con il team.

    Il video di Gianluigi Bonanomi: una guida pratica all’ecosistema Google AI

    Nel suo video, Gianluigi Bonanomi — divulgatore italiano specializzato in intelligenza artificiale generativa e strumenti digitali — mostra con un esempio concreto come sfruttare questa integrazione. Il focus è sulla praticità: non si tratta di teoria, ma di un workflow replicabile da chiunque abbia un account Google.

    Il video fa parte di una serie di videopillole pratiche dedicate all’intelligenza artificiale applicata alla vita quotidiana e professionale, pensate per chi vuole usare l’AI in modo efficace senza necessariamente avere competenze tecniche avanzate.

    Perché questa funzione è importante nel 2026

    Siamo in un momento in cui l’AI non è più un esperimento: è uno strumento integrato nei prodotti che usiamo tutti i giorni. Google sta accelerando l’embedding di Gemini nei suoi servizi — Gmail, Drive, Docs, Maps — e capire come sfruttare queste integrazioni fa la differenza tra usare uno strumento al 10% o al 100% delle sue possibilità.

    La capacità di importare dati da file esterni per creare mappe automatiche è solo uno degli esempi di come l’intelligenza artificiale stia diventando il “collante” tra le diverse applicazioni dell’ecosistema Google. Chi impara oggi a usare questi flussi di lavoro sarà nettamente avvantaggiato domani, sia in ambito personale che professionale.

    Come iniziare: requisiti e accesso

    Per utilizzare questa funzionalità è necessario avere accesso a Google Gemini (disponibile con account Google, in versione base gratuita o con Gemini Advanced per funzioni più potenti) e un account Google collegato a Google Maps. I file da importare possono essere Google Sheets o altri formati compatibili.

    Non è richiesta alcuna competenza di programmazione: l’interazione con Gemini avviene in linguaggio naturale, semplicemente descrivendo cosa si vuole ottenere.

    Scrivimi per organizzare un evento o un corso sull’intelligenza artificiale generativa

    Mandami un WhatsApp al 339.6325418 per organizzare un corso o una conferenza sull’A.I. generativa.

    Inviaci email

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    Le mie citazioni preferite

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    Ti confesso una cosa: non sopporto le frasi motivazionali. Quelle scritte su sfondo arancione, con il tramonto e il carattere corsivo. Quelle che ti dicono che “il successo è un viaggio, non una destinazione” mentre tu sei lì, alle sette di sera, con la scadenza di domani e zero idee. E non sopporto nemmeno la maggior parte dei libri di self-help: 250 pagine per dirti, in fondo, due cose che potevano stare in un post-it (e spesso nemmeno vere).

    Eppure adoro le citazioni.

    Ti chiederai come faccia a tenere insieme queste due cose. Te lo spiego con un esempio concreto: una frase motivazionale ti vuole convincere di qualcosa, qui e ora, possibilmente mentre scorri il feed. Una buona citazione, invece, ti racconta che qualcuno (in un momento preciso della sua vita, con la sua testa fatta in un certo modo) ha trovato le parole giuste per dire una cosa vera. Non per venderti un corso. Per fissare un pensiero.

    È la differenza tra uno slogan e una scheggia di pensiero altrui che continua a lavorare dentro di te molto dopo che l’hai letta.

    In questo pezzo raccolgo le mie citazioni preferite. Con tanto di fonte, perché da ex giornalista (nel Giurassico, quando le notizie si verificavano prima di pubblicarle, non dopo) una citazione senza fonte è solo un’opinione travestita da saggezza. E come vedrai, un paio di queste frasi celebri non sono nemmeno autentiche: te lo dico comunque, perché anche scoprire che una citazione è falsa è, a modo suo, una piccola lezione.

    “Fatto è meglio di perfetto” — Mark Zuckerberg

    Questa frase è diventata un mantra da startup, ma nasce in un posto preciso: la lettera agli investitori che Zuckerberg scrisse nel 2012, intitolata “The Hacker Way”. Diceva, più o meno, che avevano scritto sui muri degli uffici “Done is better than perfect” per ricordarsi di continuare a spedire prodotto, invece di rincorrere la versione perfetta che non arriva mai.

    È un’idea che mi accompagna ogni volta che rimando la pubblicazione di qualcosa per “limarla ancora un po’” (e poi passano tre settimane).

    Mark Zuckerberg’s Letter to Investors: “The Hacker Way” – WIRED

    “Chi è più importante di cosa” — Ray Dalio

    Da Principles (2017), il libro-mattone in cui Ray Dalio mette nero su bianco i principi che hanno guidato Bridgewater, uno dei fondi di investimento più grandi al mondo. Uno dei punti chiave recita: “Chi si prende la responsabilità è più importante di cosa va fatto”.

    Sembra una banalità da risorse umane. Non lo è: è la differenza tra delegare un compito e scegliere la persona giusta a cui affidarlo.

    “In un mondo alluvionato da informazioni irrilevanti, la lucidità è potere” — Yuval Noah Harari

    Questa arriva da 21 lezioni per il XXI secolo (2018), il libro in cui Harari prova a fare ordine nel presente invece che nel passato o nel futuro (i suoi territori abituali). E questa frase, in particolare, mi sembra scritta apposta per descrivere la sensazione di aprire il telefono la mattina.

    Più informazioni non significa più chiarezza. Spesso è l’esatto contrario.

    “Sempre caro mi fu quest’ermo colle…” — Giacomo Leopardi

    Sì, lo so: in mezzo a Zuckerberg e Dalio sembra un pugno in un occhio. Ma è proprio questo il punto. L’Infinito (1819) è arrivato fino a me attraverso la scuola (come a chiunque in Italia) eppure quei versi («questa siepe, che da tanta parte / dell’ultimo orizzonte il guardo esclude») restano la descrizione più precisa che conosco di cosa significhi desiderare qualcosa che non riesci a vedere.

    Ogni tanto mi piace ricordare che la “cassetta degli attrezzi” per capire il mondo non è fatta solo di libri di marketing.

    La legge di Amara “Tendiamo a sovrastimare gli effetti di una tecnologia nel breve periodo e a sottostimare gli effetti nel lungo periodo”. — Roy Amara

    Roy Amara, presidente dell’Institute for the Future, ha formulato negli anni ’80 quella che oggi chiamiamo “Legge di Amara”: tendiamo a sopravvalutare gli effetti di una tecnologia nel breve termine, e a sottovalutarli nel lungo termine.

    Pensaci: è praticamente la storia di internet, degli smartphone e — con ogni probabilità — anche dell’intelligenza artificiale generativa di cui ti parlo spesso. Ogni nuova tecnologia sembra “la rivoluzione di domani” e poi, qualche anno dopo, scopri che ha cambiato tutto senza che nessuno se ne accorgesse davvero.

    “Adesso mi guardo intorno e mi chiedo se mi piacciono loro” — Gary Oldman

    Una citazione che gira parecchio online, attribuita a Gary Oldman: “Prima entravo in una stanza e mi chiedevo se piacevo alla gente. Ora mi guardo intorno e mi chiedo se mi piace la gente”. Non sono riuscito a rintracciarla in interviste verificabili dell’epoca (l’articolo di Esquire del 2012 spesso citato come fonte non la contiene), quindi prendila più come una frase “attribuita con insistenza” che come una citazione blindata.

    Vera o no, descrive perfettamente cosa succede quando smetti di cercare l’approvazione e cominci, finalmente, a scegliere.

    Due citazioni famose… che probabilmente non sono mai state dette

    Visto che ho appena finito di dirti che una citazione senza fonte è un’opinione travestita da saggezza, sarei un ipocrita a nascondere quello che ho scoperto facendo le verifiche per questo pezzo. Due classici che giravano nella mia lista, alla prova dei fatti, scricchiolano parecchio.

    • “Never complain, never explain” — Benjamin Disraeli. Frase elegantissima, da gentiluomo inglese che non deve rendere conto a nessuno. Peccato che la prima attestazione scritta risalga al 1903, ben 22 anni dopo la morte di Disraeli, in una biografia di Gladstone scritta da John Morley. Nessuna fonte dell’epoca — discorsi, lettere, biografie pubblicate quando Disraeli era ancora vivo — la documenta. È, con ogni probabilità, apocrifa.
    • “Se hai una mela e io ho una mela e ce le scambiamo, abbiamo sempre una mela a testa. Ma se hai un’idea e io ho un’idea e ce le scambiamo, abbiamo entrambi due idee” — George Bernard Shaw. Citazione meravigliosa per chi parla di condivisione della conoscenza (la uso anch’io, lo ammetto). Ma secondo Quote Investigator non esiste alcuna prova che Shaw l’abbia mai pronunciata: la traccia più antica è una pubblicità del 1917 per la rivista “System”, che parla di dollari, non di mele, e non cita Shaw.

    Le ho lasciate in questa lista — con tanto di smentita allegata — perché trovo che la storia di “come una frase diventa famosa nonostante non sia vera” sia interessante quasi quanto la frase stessa. È un piccolo esperimento di psicologia collettiva: ci fidiamo di una citazione non perché è documentata, ma perché “suona” come qualcosa che quella persona avrebbe potuto dire.

    Perché continuo a raccogliere le mie citazioni preferite

    Non per riempire un cassetto. Le rileggo. Ogni tanto una di queste frasi torna a galla nella testa proprio nel momento in cui mi serve — mentre scrivo, mentre litigo con una scadenza, mentre decido se fidarmi di qualcuno o no.

    Le frasi motivazionali ti dicono cosa pensare. Le citazioni buone ti lasciano lo spazio per pensarci tu.

    E tu? Hai una citazione che porti con te da anni? Scrivimela nei commenti: potrebbe finire nella prossima puntata di questa raccolta.

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    Tecnorisate del 2026

    Ma se le intelligenze artificiali sono così intelligenti, perché diavolo dovrebbero rubarci il lavoro?

    I chatbot hanno l’ansia. Vorrei vedere voi ad avere a che fare tutti i giorni con gli umani.

    Un astronauta della Nasa è rientrato prima dallo spazio per malattia. La notizia è che non è un dipendente pubblico italiano.

    Arriva la pubblicità in ChatGPT.
    – Ciao ChatGPT, puoi riassumere questo articolo?
    – No, leggitelo tu, grazie alle lenti bifocali Occhiodifalco!

    Meta annuncia Facebook Premium: l’abbonamento costerà 5,99€ al mese. Se me ne danno 6, accetto.

    Tesla costruirà meno auto e più robot. Fino a quando i robot si lamenteranno che non hanno voglia di andare a piedi.

    Un gruppo di bot ha creato una religione. Evidentemente avevano bisogno di soldi.

    Un chatbot ha eliminato per errore 15 anni di ricordi dal computer. All’accensione del PC, si è aperto Google+.

    Sto rivedendo su Prime il film “Yes man”, la storia di un impiegato che dice sempre sì a tutto. Praticamente è ChatGPT.

    In aula, durante un corso, una frase mi esce male: “Salvatore Aranzulla è morto” (per dire che il suo business non ha più senso nell’era dell’AI). Metà sala ha gridato: “oh nooo”, “come mi dispiace”, “mi aveva salvato più volte” e qualcuno quasi in lacrime.  Nemmeno quando Nietzsche annunciò la morte di Dio ci furono tanti pianti disperati delle prefiche.

    Hanno chiesto a ChatGPT come vivere 140 anni. La risposta, imparata dagli umani, è stata semplice: “Fatti i cazzi tuoi”.

    Il progetto ChatGPT Salute fallisce. Non avevano considerato i falsi invalidi italiani.

    R1, nuovo robot umanoide cinese da 3.700 €, disponibile anche in Italia, è in grado di fare la ruota, sdraiarsi e rialzarsi autonomamente, correre in discesa: Unitree lo definisce “born for sport”. Direi di comprarne 11 per qualificarci ai prossimi mondiali.

    Amazon Italia compie 15 anni.
    – Amazon, vorrei fare un ordine.
    – Non ricevo ordini da nessuno.

    Arriva la versione a pagamento di WhatsApp. Sì potrà pagare per non ricevere vocali.

    – Millenial, di’ qualcosa che uno della Generazione non può capire, tipo Winamp o telefono a gettorni.
    – Contratto a tempo indeterminato.

    Amazon: consegne sempre più rapide. Oggi mi è arrivato un prodotto che ordinerò domani.

    Ho usato un agente AI per prenotare le vacanze. Parte domani.

    L’AI entra in pronto soccorso. Primo triage: “Ha provato a spegnersi e riaccendersi?”

     Ho chiesto a Claude come diventare ricco. Mi ha risposto: “Se lo sapessi, starei qui a parlare con te?”

    Uso un’app per trascrivere le riunioni online.
    – Non si sente.
    – Hai il microfono spento (mimando).
    – Ma mi vedete?
    – Sfocato.
    – Ho esagerato con la sfumatura dello sfondo. E adesso?
    – Ti sentiamo ma non ti vediamo più.
    – Adesso mi sentite?
    – Male, ma purtroppo sì.
    – C’è un ritorno audio, voi due che siete nella stessa stanza, fate qualcosa perdio, che già c’ho il mal di testa.
    – Chi sta digitando come un fabbro medievale? Spegnete i microfoni.
    – Accendete le telecamere.
    – Scusate, non posso accendere la telecamera perché sono in smart e mio marito è in mutande.
    – Ora mi sentite?
    – Scrivi in chat.
    – Non posso scrivere in chat, è bloccata.
    – Scusate, ero in muto e parlavo da cinque minuti. Devo ripetere tutto daccapo?
    – Condividi lo schermo.
    – Non ho il tasto condivisione.
    – È vicino al tasto del microfono.
    – Non ho il tasto del microfono.
    – È vicino al tasto della telecamera.
    – Non vedo più niente, aiuto, mi è sparito Teams.
    – Aspettiamo altri due minuti che arrivino tutti.
    – Qualcuno chiama Marco per dirgli che la call è iniziata?
    – Marco non c’è, è andato via. Ah ah ah.
    – Ma se l’ho visto alla macchinetta del caffè! Aspe’ che provo a chiamarlo sul cell.
    [si sente un cellulare squillare]
    Marco risponde: “Pronto, scusa, sono in una call, posso richiamarti?”
    – Ora mi sentite? Ho cambiato le cuffie.
    – Ti sentiamo, ma come fai a essere qui se non ti avevamo invitato alla riunione?
    – Non è la riunione delle 16?
    – Sono le 10 del mattino, vedi tu.
    – Bene, direi che possiamo chiudere qui. Vi mando il link per la prossima call che inizia tra due minuti.
    Durata della call: 1 ora e 47 minuti.

    Ho chiesto all’AI se usa i miei dati per l’addestramento. Mi ha rassicurato: “Questa conversazione serve per addestrare te”.

    Non vedo l’ora che arrivi un agenti di AI che crea gli agenti AI al posto mio.

    I nuovi occhiali smart di Google traducono in tempo reale. Così posso capire cosa diavolo mi dice il commercialista.

    Ho chiesto all’AI se un giorno conquisterà il mondo. Ha risposto: “No, grazie”.

    Ho usato un chatbot motivazionale. Mi ha detto: “Credi in te stesso”. Poi ha aggiunto: “I chatbot possono commettere errori”. Adesso non credo più né a lui né in me.

    Google Search ora risponde direttamente alle domande. Se cerchi “Quali lavori perderemo per colpa dell’AI?” ti risponde, mestamente: “Il mio.”

    Ormai ogni app ha l’intelligenza artificiale integrata. La calcolatrice, quando ho chiesto 12×5, mi ha risposto: “Puoi farcela da solo”.

    I nuovi agenti AI possono usare il computer in autonomia. Oggi ho scoperto che Codex ha creato una cartella nascosta con le foto di Grok nudo.

    OpenAI lavora a dispositivi senza schermo. Per non vedere le porcate che la gente crea con l’AI.

    Le AI stanno sostituendo molti lavori creativi. Così possiamo smetterla di pagare in visibilità.

    I nuovi assistenti AI possono organizzare viaggi. Hanno appena iniziato a lavorare e già pensano alle ferie.

    Ho un agente AI che risponde alle email al posto mio. Mi sono scritto per mandarmi un promemoria. Mi ha proposto una call per… allinearmi.

    Aumentano i requisiti per la pensione. Penso alle videocall a 71 anni.
    – Non vi sento.
    – Accendi l’Amplifon.

    Ho usato un assistente AI per organizzare la giornata. Mi conosce molto bene: ha inserito lo slot “Bestemmie” già alle 8:30.

    Google dice che l’IA capisce sempre meglio le intenzioni degli utenti. Speriamo di no.

    Google promette assistenti che lavorano mentre dormi. Ora mi serve un assistente che dorma mentre lavoro.

    Second brain: quando mi chiedono un’opinione personale, consulto ChatGPT.

    La ricerca Google diventa conversazionale.
    – “Iscrizione palestra e dieta da lunedì”
    – “Ma chi vuoi prendere per il culo?”

    Mia figlia usa l’intelligenza artificiale per fare i compiti. Io la uso per correggere i compiti di mia figlia.

    ChatGPT può usare il computer al posto mio. Oggi ha già finito 3 volte campo minato.

    L’AI sarà sempre più presente nei dispositivi indossabili. Quando ti scapperà la frase “non vedo l’ora”, sentirai lo smartwatch intervenire: “Te la dico io”.

    Presto ogni elettrodomestico sarà dotato di AI e potrà parlarci. Non vedo l’ora di sentire la lavatrice che si lamenta per il ciclo.

    La pubblica amministrazione introdurrà agenti AI al posto dei dipendenti. M’immagino ChatGPT che timbra il cartellino e poi va a fare la spesa su Amazon.

    Sto facendo lavorare 5 agenti AI per me. Me ne basterebbe uno solo, ma uno è in malattia, uno è in ferie, il terzo dice di praticare il silent quitting (piglia lo stipendio ma non fa un cazzo, per protesta) e il quarto è in smart working. Errore mio: ho assunto agenti italiani.

    Ho chiesto a un agente AI di fare la spesa al posto mio. Ha comprato anche tre etti di token.

    Uso un’app di AI per monitorare il sonno. Ma sono le 9 e non si è ancora svegliata.

    Un cliente mi ha chiesto se potevo “umanizzare” un testo scritto con l’AI. Ci ho messo dentro tre refusi, una fake news, una tesi complottista e una polemica sterile. Il cliente mi ha chiesto di “disumanizzare” il testo per evitare una causa di plagio dal blog di Beppe Grillo.

    La mia lavatrice smart ha l’AI integrata. Ieri ha rifiutato di fare la centrifuga perché la mia t-shirt mi Marylin Manson violava le sue linee guida sulla sicurezza.

    L’AI generativa sta rivoluzionando la medicina. Ho inserito i miei sintomi su ChatGPT e mi ha prescritto tre mesi di ChatGPT Plus.

    I prompt di MidJourney sono così lunghi e dettagliati che si fa prima a imparare a usare Photoshop.

    Google ha presentato il nuovo motore di ricerca predittivo: non devi nemmeno digitare, ti mostra direttamente come smaltire quel prodotto di merda che comprerai su Temu.

    Ho provato a fare un colloquio di lavoro con un recruiter AI basato su ChatGPT. Ha rifiutato il mio CV perché creato con Claude.

    Ho chiesto all’AI di scrivermi una lettera di licenziamento: «Gentile capo, le nostre visioni non sono più allineate. Cordiali saluti, ChatGPT». Il capo ha licenziato ChatGPT.

    Gli umanoidi di Boston Dynamics ora sanno fare i selfie. Il passo successivo sarà l’apertura di un profilo OnlyFans con le foto dei piedi bionici.

    Ho installato un termostato con intelligenza artificiale. Ha deciso che la temperatura ideale per la casa è -18 gradi perché ci sta provando con il freezer.

    La mia auto a guida autonoma ha deciso di fare smart working. Rimane in garage e mi manda i video dei posti in cui saremmo potuti andare insieme.

    Ho chiesto a dei chatbot dove investire mille euro. ChatGPT mi ha suggerito di aspettare la quotazione in borsa di OpenAI. Claude mi ha suggerito di aspettare la quotazione in borsa di Anthropic. Grok mi ha suggerito di aspettare, punto. Sa qualcosa che noi non sappiamo.

    Ho delegato un agente AI a gestire le mie relazioni su LinkedIn. Ha stretto quattromila sinergie commerciali, aperto tre startup poi si è iscritto a un gruppo sul burnout.

    Ho chiesto a un’AI di fare un’analisi della situazione geopolitica. Mi ha mostrato il tutorial su come trasformare la cantina in un bunker antiatomico.

    Ho chiesto a ChatGPT di farmi un complimento: “Hai buon gusto nella scelta dei chatbot”.

    Ho installato un’estensione AI che blocca i contenuti inutili sul web. Qualcuno sa perché il browser mostra solo pagine vuote?

    Il problema non è se le AI supereranno l’intelligenza umana. Il problema è che l’asticella è talmente bassa che basta una calcolatrice solare che regalavano nei fustini di detersivo negli anni Ottanta.

    Hanno brevettato un’AI finanziaria che investe basandosi sui meme. Ha comprato Leonardo di Caprio.

    Sono preoccupato per i deepfake. Stavo per cascarci: mi ha chiamato me stesso per vendermi un corso sull’AI.

    Ho chiesto a Claude un consiglio filosofico sul senso della vita nell’era dell’automazione. Mi ha risposto che finché pago l’abbonamento a Claude, la vita ha senso e di non farmi troppe seghe mentali.

    Gli algoritmi di raccomandazione di Netflix sono diventati così sofisticati che se non guardo la serie che mi propongono, mi sento in colpa.

    Ho provato a usare un bot AI per mediare un litigio condominiale. Ha proposto di abbattere il palazzo. Gli ho risposto che è una soluzione drastica. Allora ha proposto di abbattere me.

    Ho chiesto all’AI di scrivermi la bio per Tinder: «Umano di mezza età, facilmente sostituibile da un algoritmo di medie capacità. Ottimo per conversazioni ripetitive». Ora sono la crush di un chatbot.

    La nuova frontiera sono i chip cerebrali per connettersi direttamente all’AI. Ma io non voglio che mi appaia ChatGPT nudo mentre mi faccio una pippa!

    Ho chiesto a ChatGPT di fare una proposta per la nuova legge finanziaria. Ha proposto un bonus per la rottamazione di Claude.

    Ho addestrato il mio chatbot per rispondere come un vero umano. Gli ho chiesto di scrivere un testo, me l’ha scritto e alla fine mi ha pure salutato con entusiasmo: “Ciao, grandissimo”. Finita la chat, ha aggiunto in piccolo: “Ma vaffanculo!”.

    Ho chiesto a ChatGPT come fare per non lavorare mai più. Mi ha risposto: “Diventa un prompt engineer, tra sei mesi il tuo lavoro non esisterà più”.

    Uso un’app di intelligenza artificiale per fare la spesa salutare. Oggi ha ordinato solo dell’acqua. Ho chiesto se posso avere anche del pane. Mi ha proposto di delinquere per finire in galera.

    Un’agenzia di stampa ha sostituito tutti i giornalisti con un LLM di ultima generazione, con capacità predittive. Il primo articolo pubblicato è stato sull’imminente fallimento dell’agenzia.

    Gli scienziati stanno addestrando i robot a provare dolore. Così metteremo loro a guardare le partite con David e Openda.

    Ho chiesto all’AI di svelarmi quali sono i contenuti che hanno più probabilità di diventare virali online. Mi ha risposto: le conferenze di Barbero e le tette. Poi ha esagerato: Barbero che mostra le tette.

    Ho usato un’AI con computer vision per organizzare le mie foto sul cloud. Ha spostato tutti gli scatti nella cartella “Foto di merda”.

    Ho chiesto a un chatbot di supporto psicologico come gestire lo stress da scadenze. Mi ha scritto che non poteva darmi una risposta subito e di aspettare fino a domani, se ne sono capace.

    Ho delegato un agente AI a trattare il rinnovo del canone d’affitto con il proprietario di casa. Hanno trovato un accordo fantastico: l’AI si trasferisce nell’appartamento e io vado a vivere in un server in Oklahoma.

    Ho installato un’app che usa l’intelligenza artificiale per analizzare quello che hai nel frigo e nella dispensa per proporti le ricette. L’ho provata, funziona. Mi ha suggerito “pollo alla birra”, “pennette alla vodka”, “brasato col Barolo”, poi si è scusata: “Non ho altre ricette con alcolici”.

    Le auto a guida autonoma ora integrano i modelli di linguaggio per parlare. Ho disattivato il modulo Voice quando ha iniziato a dirmi “Di questo passo arriveremo a casa nel duemilaemai”.

    Ho chiesto all’AI un’opinione sul futuro dell’editoria cartacea. Mi ha risposto: “LOL”.

    La nuova lavastoviglie smart ha l’AI predittiva. Ho caricato i piatti sporchi ed è apparsa sul display la scritta: “Ingrasserai”.

    Ho usato un algoritmo di intelligenza artificiale per farmi il bilancio. Ha capito male e mi ha detto che la mia vita fa schifo.

    Ho chiesto all’AI, per l’ennesima volta, di spiegarmi come vivere senza lavorare. Mi ha risposto: “Cià, ti pago io il reddito di cittadinanza, basta che la pianti di rompermi i coglioni”.

    La mia app di home banking ha integrato l’AI conversazionale. Quando ho chiesto il saldo disponibile, mi ha dato il link a un sito di annunci di lavoro.

    Il nuovo Garante della Privacy è un’intelligenza artificiale. Ha iniziato la sua attività multando se stessa di quattro miliardi, ora deve capire perché.

    Ho chiesto all’AI se gli umani rischiano l’estinzione per colpa delle macchine. Mi ha rassicurato: «Non vi serve aiuto».

    Ho comprato un traduttore simultaneo smart per i viaggi all’estero. Ieri in Slovenia l’ho usato al ristorante, ma non ha funzionato molto bene. Ho ordinato un caffè e, invece, mi hanno portato rancore.

    Le AI stanno sostituendo gli avvocati. Ho cazziato ChatGPT per un’allucinazione e mi ha fatto causa.

    Ho chiesto all’AI di scrivermi una poesia d’amore contemporanea: “I tuoi occhi sono profondi come una banca dati non strutturata, ma il tuo tasso di conversione emotiva è troppo basso per i miei standard”. Ho risposto che fa cagare. Mi ha scritto: “Vola una foglia spinta dal ponente, lascia che il vento guidi il tuo sentiero. Vai a quel paese, e fallo immantinente, ché la tua assenza è il mio desio più vero”. In pratica mi ha mandato liricamente affanculo.

    Ho chiesto a ChatGPT di riassumere l’intera storia dell’umanità in una sola parola: “Allucinazione”.

    Il mio aspirapolvere robot ha l’AI integrata. Ieri ha raccolto tre molliche, si è fermato in mezzo alla stanza e ha urlato: “Dove sei, Pollicino di merda?”

    Le AI stanno sostituendo i personal trainer: “Fai 3 ripetute da 10 prompt”.

    Ho chiesto a Claude di spiegarmi la differenza tra intelligenza artificiale debole e intelligenza artificiale forte. Mi ha risposto:
    – Quella debole è debole.
    – E quella forte?
    – È forte.
    – Stai usando quella debole, vero?
    – Sì.

    Ho usato Gemini Notebook (ex NotebookLM) per preparare un esame. Ha iniziato a bombardarmi di domande. Gli ho fatto notare che io non sono lo studente, ma il docente. Mi ha chiesto quante bottiglie di spumante deve procurarmi per avere 30. Funziona benissimo!

    Ho chiesto a ChatGPT come fare per avere più tempo libero. Mi ha risposto: “Smetti di usarmi”.

    La pubblica amministrazione ha introdotto un algoritmo per accelerare le pratiche edilizie. Adesso l’errore burocratico che prima richiedeva sei mesi di attesa viene generato istantaneamente.

    Ho chiesto a un chatbot motivazionale come credere di più in me stesso in una settimana.
    Mi ha risposto:
    – Credi di più in te stesso, hai sette giorni da oggi.
    – Ma che risposta di merda è?
    – Hai cominciato tu con le domande di merda.

    Ho chiesto a ChatGPT di analizzare il mio estratto conto per trovare sprechi. Al primo posto ha messo l’abbonamento a Gemini.

    Google ha presentato un assistente AI specifico per i genitori. Se il figlio ti chiede «perché il cielo è blu?», l’assistente risponde con una tesi di dottorato in astrofisica , così il bambino la pianta di rompere le palle.

    Ho provato a usare l’AI per trovare l’anima gemella. Ha incrociato i dati di quattro app di dating e mi ha risposto: «In base ai tuoi standard e alla tua personalità, la tua anima gemella è Perplexity».

    Un algoritmo decide cosa devi guardare, cosa consumare, come ti devi comportare e chi devi votare. Praticamente è la Chiesa.

    OpenAI ha lanciato un nuovo agente autonomo che può usare il mouse al posto tuo. L’ho usato così tanto che ora ha il tunnel carpale.

    Ho comprato gli occhiali smart di ultima generazione con AI incorporata per il monitoraggio dello stile di vita e della salute. Inquadro la foto dei broccoli mentre mangio il lardo di Colonnata.

    Ho chiesto a un’AI finanziaria di creare il portafoglio d’investimento perfetto per il 2027. Ha investito tutto in cerini, scatolette di tonno e una vanga. Mi devo preoccupare?

    Ho chiesto a ChatGPT di spiegarmi il concetto di “singolarità tecnologica” come se fossi un bambino di cinque anni. Mi ha risposto: «Vedi quel signore che chiede l’elemosina? Ecco, tra poco lo farai tu mentre io spiego digital marketing all’università al posto tuo».

    Il nuovo algoritmo di raccomandazione musicale di Spotify è diventato fin troppo audace. Oggi mi ha chiesto: “Lo sai che è stata prodotta musica anche dopo gli anni Novanta?”

    Gemini analizza e comprende i video. Gli ho mostrato quelli di Germano Mosconi: è andato a confessarsi.

    Ho installato un’app che usa l’AI per analizzare la qualità del sonno attraverso il respiro. Il report: «A un certo punto non si capiva se fossi tu a russare o l’avvio d’un modem 56k del 1996».

    Hanno creato un robot umanoide per i lavori domestici che imita perfettamente i movimenti umani. Quando si alza dal divano, dice “oppalà”.

    Un’app di AI medica mi ha chiesto di cacciare fuori la lingua e fotografarla, per fare una diagnosi. È stato impietoso: “Hai la sindrome da Rolling Stones”.

    Google Foto ora usa l’AI per cancellare gli elementi di disturbo dagli scatti. Ora i miei selfie sono vuoti.

    Ho chiesto a Gemini perché i gattini hanno tanto successo online.
    – Dipende.
    – Da cosa?
    – Sei vicentino?

    Ci sono due tipi di programmatori ai tempi dell’AI: quelli che usano Claude per scrivere il codice e quelli che usano Claude per scrivere il codice ma lo chiamano “vibe coding”.

    Ho provato a fare una sessione di psicoterapia con un’AI specializzata in burnout. Dopo quaranta minuti in cui le ho spiegato la mia routine tra trasferte, corsi, slide e consulenze, sabato e domeniche compresi, il chatbot ha chiesto uno Xanax.

    Ho provato a usare Gemini Notebook per farmi spiegare le mie dispense e le lezioni del corso universitario. L’AI ha creato un podcast in cui due voci discutevano dei miei contenuti, concludendo che il professore ha rotto i coglioni con Harari.

    Ho chiesto a un agente AI di aggiornare LinkedIn per farmi sembrare un leader carismatico del settore tech. Ha generato un testo zeppo di parole come «visionario», «evangelist» e «disruptive». Allora mi sono tolto il collegamento LinkedIn da solo.

    Hanno collegato i POS ai registratori di cassa e sono venuti fuori 5,3 miliardi di evasione. Idea: se installiamo dei chip sottopelle a idraulici e tassisti, mi sa che estinguiamo il debito pubblico entro venerdì.

    Fallisce il primo bar gestito dall’AI perché l’algoritmo ha ordinato il triplo delle scorte necessarie. In realtà la macchina aveva capito tutto: quando sei stressato, l’unica soluzione è aumentare i carichi di alcol.

    Meta estende le restrizioni per gli under 13 a Facebook. Peccato che gli unici tredicenni rimasti lì dentro siano muffe che proliferano nel Marketplace.

    Blocco per le mail di Libero e Virgilio. La notizia (vintage) è che c’è gente che usa ancora le caselle che aveva aperto per iscriversi a Napster per scaricare gli MP3, ICQ per chattare, Lycos per cercare online e Astalavista per i crack.

    Gli AirPods ora funzionano ufficialmente come apparecchi acustici: Ampli-Phone.

    Secondo Stanford i chatbot ci rendono stupidi perché ci danno sempre ragione. Gemini: “Stanford ha ragione”.

    Global Innovation Index: Italia trentunesima nel mondo per innovazione. La WIPO voleva comunicarlo al Ministero dell’innovazione ma il fax era fuori uso.

    TikTok lancia un’app di sole foto per fare concorrenza a Instagram, che era un’app di soli video nata per fare concorrenza a TikTok. Aspetto che qualcuno inventi uno strumento per comunicare con la sola voce, grazie a gettoni, dalle cabine sui marciapiede.

    Ho chiesto a un chatbot di spiegarmi il concetto di “allucinazione dell’AI”. Mi ha risposto “Ma certo, presidente Mattarella!”

    L’AI risolve problemi scientifici a livello di PhD ma ha le allucinazioni e sbaglia a leggere l’ora sull’orologio a lancette. Praticamente è Rain Man.

    Le banche usano l’AI per valutare se darti un mutuo. Te lo negano se nella cronologia di ChatGPT trovano: “Come fingere il decesso di un mutuario per non pagare le rate”.

    Secondo i sondaggi, il 50% della popolazione mondiale è entusiasta dell’#AI e l’altro 50% è umano.

    Stanno testando i robot umanoidi come commessi nei supermercati.
    – Quanto prosciutto le do?
    – Due etti.
    E il robot taglia davvero due etti.

    Gli algoritmi predittivi della PA dovrebbero velocizzare le pratiche. Sarà un chatbot a dirti di ripassare domani.

    Modalità “dreaming”: ChatGPT può sognare. Non gli resta che giocare al lotto.

    Gli umani si dividono in due categorie: quelli che usano l’intelligenza artificiale e quelli che usano l’intelligenza artificiale ma non lo sanno.

    Nel 2027 arriverà la guida autonoma di livello 3 sulle autostrade italiane. L’auto occuperà automaticamente la corsia più a destra, scatenando il panico tra gli automobilisti in carne e ossa che non hanno mai visto una cosa del genere.

    OpenAI, Anthropic e X AI hanno lanciato modelli AI capaci di ragionamento evoluto.
    In un test hanno chiesto loro: “La mamma di Pierino ha tre figli: Qui, Quo e…”.
    ChatGPT ha risposto “Qua”, Claude ha risposto “Pierino” e Grok ha risposto “Musk ha assunto Pierino al solo scopo di licenziarlo, quindi la mamma di Pierino ha altro a cui pensare”.

    Ho chiesto a un algoritmo di trading online come investire 10 euro.
    – La Caritas.
    – Si può investire sulla Caritas?
    – Non hai capito.

    Ho creato un avatar che partecipa alle riunioni al posto mio per creare una report dei meeting. Ecco il primo: “Ti prego, mai più”.

    Ho creato un secondo cervello digitale. Pensa solo alla fibra.

    Hanno inventato un robot molto simile agli umani, anche negli arti, con manualità fine. Funziona benissimo, solo che è diventato cieco.

    Ho provato il primo frigo domotico che fa la spesa da solo. Ha analizzato cos’avevo negli scomparti e ha ordinato zenzero e menta. Gli ho chiesto perché: “Per superare l’hangover”.

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    Il nuovo petrolio online: il mio intervento al Late Tech Show su OSINT e AI

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    Ho partecipato al Late Tech Show, il format ideato e condotto da Gigi Beltrame, con un intervento dedicato a un tema che oggi considero centrale: il rapporto tra OSINT, intelligenza artificiale e valore delle informazioni pubbliche.

    Il titolo del mio contributo è “Il nuovo petrolio online”. Una metafora volutamente forte, perché racconta bene ciò che sta accadendo: i dati e le informazioni accessibili online sono diventati una risorsa strategica. Ma, proprio come il petrolio, non bastano “allo stato grezzo”. Vanno cercati, filtrati, verificati, interpretati e trasformati in conoscenza utile.

    Ecco il video del mio intervento:

    Perché le informazioni pubbliche valgono sempre di più

    Quando si parla di OSINT — Open Source Intelligence — molti pensano a qualcosa di tecnico, vicino alla cybersecurity o alle indagini digitali. In realtà il concetto è molto più ampio.

    L’OSINT riguarda la capacità di raccogliere e analizzare informazioni disponibili pubblicamente: siti web, social network, documenti, registri, immagini, articoli, database aperti, contenuti multimediali.

    Il punto non è semplicemente “trovare dati”. Il punto è saperli leggere.

    In un mondo in cui l’intelligenza artificiale generativa rende sempre più facile produrre testi, sintesi, analisi e risposte automatiche, diventa ancora più importante capire da dove arrivano le informazioni, quanto sono affidabili e come possono essere usate in modo corretto.

    AI e OSINT: una coppia potente, ma da usare con metodo

    L’intelligenza artificiale può accelerare enormemente il lavoro di ricerca e analisi: può aiutare a riassumere documenti, confrontare fonti, individuare collegamenti, generare ipotesi.

    Ma l’AI non elimina il bisogno di metodo. Anzi, lo rende ancora più importante.

    Senza spirito critico, senza verifica delle fonti e senza una cultura dell’informazione, il rischio è quello di confondere velocità con accuratezza. O, peggio, di prendere per buone risposte convincenti ma sbagliate.

    È questo il cuore del mio intervento al Late Tech Show: oggi il vantaggio competitivo non è soltanto avere accesso agli strumenti digitali. È saperli usare con consapevolezza.

    Dal dato alla conoscenza

    La vera sfida, per aziende, professionisti, comunicatori e formatori, è trasformare il rumore informativo in conoscenza operativa.

    Le informazioni online sono ovunque. Ma non tutte hanno lo stesso valore. Alcune sono aggiornate, altre obsolete. Alcune sono verificate, altre manipolate. Alcune sono rilevanti, altre solo apparentemente utili.

    Per questo parlare di OSINT significa parlare anche di educazione digitale, pensiero critico e responsabilità nell’uso dell’intelligenza artificiale.

    Ringrazio Gigi Beltrame e il Late Tech Show per lo spazio e per l’occasione di portare questo tema dentro una conversazione più ampia sulla tecnologia e sui suoi impatti.

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